V2EX 讨论:把重复操作变成 skill 交给 AI,但 AI Coding 本身也开始重复劳动
V2EX 用户提出,日常工作已变成整理需求、与 AI 对齐、AI 写代码、AI 验收,大量环节仍是重复劳动,并追问下一阶段会变成什么样。回帖者称自己重复的主要是写代码和验收,不重复的是判断,此前做节气引文时对照维基文库逐条核查,换掉了 8 句,认为这类工作越来越像当编辑。
V2EX 用户提出,日常工作已变成整理需求、与 AI 对齐、AI 写代码、AI 验收,大量环节仍是重复劳动,并追问下一阶段会变成什么样。回帖者称自己重复的主要是写代码和验收,不重复的是判断,此前做节气引文时对照维基文库逐条核查,换掉了 8 句,认为这类工作越来越像当编辑。
开源逆向工具 REA(Reverse Engineer Anything)走红,AI 降低了逆向门槛,依赖逆向难度保护产品的小团队将面临更大的复制风险和维护压力。讨论由此转向软件开发者后续该如何做好防护,以及"用魔法打败魔法"的防护方案该如何设计。
V2EX 网友发帖询问在 grokbot 或 muse 里运行 Claude CLI 是否会封号,想借此把代码工作迁移到海外云服务器。有回复称 grokbot 无法保证不被封,封号不只看运行 Claude 的机器位置,且 grokbot 道德感强,会拒绝执行其认为违规的操作。
据《The Information》报道,OpenAI 正与一家专注电影制作 AI 视频技术的隐身初创公司谈判,计划将已停运的视频生成模型 Sora 移交该公司,以专业影视工具形式重回市场。
微软发文详解 Edge 浏览器新增的“修复问题(Fix an isuue)”AI 故障排查功能,该功能集成在 Edge 设置中,整体类似聊天机器人,用户可从预设问题中选择或自行输入提示词,由底层 AI 分析并给出解释和建议。
哈佛学者 Fiona Chen 和 James Stratton 基于 Jellyfish 的工程团队聚合数据做了一项分析,覆盖 3 亿个独立工作事件、超过 70 万名员工记录和 700 多家软件公司,结论是 AI 让代码量涨了 30%,软件产出却纹丝不动,瓶颈卡在人类 Code Review。材料仅提供摘要,未给出完整正文与具体时间范围。
Linus Torvalds 在自己的 Linux 仓库推送了名为 noref-filemap-read-with-llm 的分支。他表示该分支的代码、测试程序、审阅和信件初稿都由 LLM 编程助手 Claude Code 在其指导下完成,测试在他自己的机器上运行。
推荐理由:Linus 在个人仓库推送由 Claude Code 协助完成的内核分支,可观察 AI 编程助手进入内核开发的真实案例。
一项覆盖 2021 至 2026 年 3 月间逾 700 家软件开发公司、逾 70 万员工 3 亿条工作事件的研究发现,引入 AI 编程智能体后代码总行数平均增加 30%,commit 总数增加 20%,pull requests 总数平均增加 23%,但几乎没有证据表明软件产量提高或就业减少。
V2EX 网友讨论本地大模型的两条内存路线:UMA 统一内存让 GPU 直接访问共享内存池,硬件层面消除显式拷贝,无需软件层手动搬数据;独立显卡则是 VRAM + 系统内存分层卸载,模型权重与 KV Cache 按需在显存和内存间动态搬运。发帖者认为 UMA 才是普通用户的未来,分层卸载只会留在发烧友、工作站和专业推理场景。
一位前端开发者分享了自己的前后端对接工作流:用 Swagger/OpenAPI 自动生成 TS 类型,把请求封装和统一返回结构喂给 AI,按模块让 AI 写 API 层,页面完成后再让 AI 对接数据。他不确定这是否为主流做法,向社区征询更高效的实践与踩坑经验。
V2EX 网友就"AI 时代是否还会诞生新编程语言"展开讨论,多数回复认为新语言仍会出现,但推广难度更大,需解决 AI 训练数据缺乏和生态问题。有观点提出下一代流行语言可能由 AI 合作开发、专为 AI 设计,甚至直接输出二进制或汇编,人类或难以读懂。
V2EX 网友讨论 AI 生成代码日益普及后程序员如何提升软件架构能力。有回复认为架构能力只能靠踩坑积累,也有人主张把架构交给最强模型并交叉审核,人围绕真实决策按需学习。另有观点指出当代架构核心问题是系统变大后的可用性、可靠性与可维护性,并借助 AI 识别堵点与弱点。
有开发者称 codex 帮他把光追加入正在开发的游戏引擎,目标是给 Vulkan 渲染器加上光追,结果一次写对并完美整合进现有代码。他认为这已说明 AI 对代码的理解度不再比人类差。其正在设计的 AI 游戏引擎已开源,采用 C++20 + Vulkan + WebGPU,风格类似 love2d 但功能更强。
Meta 发布新模型 muse-wonder,作者称其超过 fabre 5.1 和 opus 5.5。Meta Superintelligence Labs 将举办为期 10 天的全球线上黑客松,使用 Meta Model API 基于最新模型开发,每位参与者可获 150 美元 Meta Model API 额度,奖金池 100 万美元,报名即将开放。
V2EX 网友提出一个设想:如果 AI 生成不同平台代码的能力足够强,各家大厂是否会发现用不同语言构建生态壁垒已无意义,最终走向语言统一。
一名 app 开发者在 V2EX 发帖吐槽 GPT,特别针对 6.1 sol,称其过度防御、过度设计,创作类软件却频繁强制提交草稿、各种重型处理,该写的功能一直不做,最后靠自己实测才发现问题。他还表示响应速度奇慢、几乎不可用,自己 200 刀的 PRO 已用数月,从未感觉如此难用。
微博博主 EE_Archeology 晒出用 AI 逆向一颗国产 CPU 的全过程,全程没写一行代码。主角是一块来路不明的国产单板机,最终被确认是骊山 771 所(今西安微电子技术研究所)研制的 LS77-II 处理器,该型号由 1977 年的 LS77-1 优化而来,提高集成度后用一片 ALU 加一片微码 ROM 实现全部功能。据称 AI 用 5 分钟写出模拟器,一个下午复现了 BASIC。
唯品会近期上线自研AI助手“AI小唯”,由大模型团队开发,支持文字与语音对话,可提供找商品、查活动、问优惠等服务。唯品会正以50K-80K月薪招募大模型后训练负责人、LLM数据合版负责人等核心岗位,年薪60万至96万。此外,唯品会正灰度迭代“AI商品对比”功能,原商品页内嵌的AI对比入口已下线。
软通动力订购的首批8000张英伟达6000D(Blackwell架构)GPU卡已到货,将交由旗下软通华方通州智能共享工厂完成AI服务器整机生产、验证与交付。该工厂一期规划年产AI服务器约10万台,整体规划年产能30万台,目前已对外开放产能承接AI服务器ODM订单。
工信部等四部门就《关于进一步加强汽车产品创新设计和研发测试验证有关管理工作的通知》公开征求意见,拟自2027年1月1日起要求涉及创新设计的新申报产品增加填报51项技术参数。征求意见稿还要求车企守牢安全底线、规范营销宣传,并附《研发测试验证技术规范》和《汽车产品创新设计技术指南》,对虚拟操纵件、门把手、新型人机交互系统等提出测试验证要求。
彭博社 10 月 8 日报道,前字节跳动实习研究员、北大在读的田柯宇创办了一家押注世界模型的隐身公司,已获近 3000 万美元融资,投后估值 2 亿美元。他此前因进入字节训练集群、污染同事模型训练被辞退并索赔 800 万,法院判赔 50 万。
GitHub 官方博客发文称,黑客马拉松仍是学习构建的最佳场所,参与者可在约两天内完成机器人、应用、网站、硬件等原型。文章提到 GitHub Copilot 让自然语言成为通用编程语言,有团队用它在 30 分钟内做出前端并接入新闻 API。学生可通过 GitHub Student Developer Pack 免费使用 GitHub Copilot 等工具。
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5 模型,平均运行成本较上一代 Haiku 4.5 降低约 75%,是首款支持可调节推理投入程度(Effort)的 Haiku 系列模型。
TypeSafe AI 发布新型"决策模型"Jev,它不返回文字而是返回表示概率的浮点数,可处理是非题、选择题和按标准打分的评分题。已有浏览器插件用它实现 Ctrl + F 语义查找和网页质量自动打分。西蒙·威利斯则担忧其黑箱特性,认为它可能被用于给求职者排名。
GitHub 公布九个季度数据:2024 年 Q2 到 2026 年 Q2 公开推送量增长 2.84 倍,携带凭证的推送增长 2.59 倍,但每次推送的密钥出现率没有可检测的上升趋势,开发者覆盖推送拦截的比例从 6.63% 降至 3.93%。
Shopify 宣布放弃 React Native,改用 Swift 和 Kotlin 开发移动版客户端,六年前它曾高调从原生语言转向 React Native。周刊还提到联合国投票决定废除墨卡托投影,建议改用平等地球投影法绘制世界地图。
Laravel 框架宣布新规定,禁止提交 issue,只能提交 Pull Request,理由是能过滤垃圾 issue、让维护者获得更多信息,且 AI 时代提交 PR 几乎和提交 issue 一样简单。